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检索加强不断是NLP中研讨的一个方向，但是引入了检索加强的表格深度学习模型在当前完成与非基于检索的模型相比简直没有改良。所以论文作者提出了一个新的TabR模型，模型经过增加一个相似留意力的检索组件来改良现有模型。听说，这种留意力机制的细节能够显著进步表格数据任务的性能。TabR模型在表格数据上的均匀性能优于其他DL模型，在几个数据集上设置了新的规范，在某些状况下以至超越了GBDT模型，特别是在通常被视为GBDT友好的数据集上。
TabR
表格数据集通常被表示为特征和标签对{(xi, yi)}，其中xi和yi分别是第i个对象的特征和标签。普通有三品种型的主要任务:二元分类、多类分类和回归。
关于表格数据我们会将数据集分为锻炼局部、考证局部和测试局部，模型对“输入”或“目的”对象停止预测。当运用检索技术时，检索是在一组“上下文候选”或“候选”中完成的，被检索的对象称为“上下文对象”或简称为“上下文”。同一组候选对象用于一切输入对象。
论文的实验设置触及调优和评价协议，其中需求超参数调优和基于考证集性能的早期中止。然后在15个随机种子的均匀测试集上测试最佳超参数，并在算法比拟中思索规范偏向。
论文作者的目的是将检索功用集成到传统的前馈网络中。该过程包括经过编码器传送目的对象及其上下文候选者，然后检索组件会对目的对象停止的表示，最后预测器停止预测。
与一切检索加强模型一样，从应用程序的角度来看，运用真实的锻炼对象停止预测可能会带来一些问题，例如隐私和道德问题。
TabR的检索组件固然比以前的工作更有效，但会产生明显的开支。所以它可能无法有效地扩展以处置真正的大型数据集。
总结
深度学习模型在表格类数据上不断没有超越梯度加强模型，TabR还在这个方向继续努力。
